論文の概要: Two Decades of Bengali Handwritten Digit Recognition: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02234v1
- Date: Sun, 5 Jun 2022 18:20:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-07 16:17:37.154666
- Title: Two Decades of Bengali Handwritten Digit Recognition: A Survey
- Title（参考訳）: Bengali Handwriting Digit Recognition の2年 : アンケート調査
- Authors: A.B.M. Ashikur Rahman, Md. Bakhtiar Hasan, Sabbir Ahmed, Tasnim Ahmed,
Md. Hamjajul Ashmafee, Mohammad Ridwan Kabir, Md. Hasanul Kabir
- Abstract要約: 手書きデジタル認識(DL)は、光学文字認識(OCR)分野において最も難しい課題の1つである。
手書きデジタル認識(DL)は、光学文字認識(OCR)分野において最も難しい課題の1つである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Handwritten Digit Recognition (HDR) is one of the most challenging tasks in
the domain of Optical Character Recognition (OCR). Irrespective of language,
there are some inherent challenges of HDR, which mostly arise due to the
variations in writing styles across individuals, writing medium and
environment, inability to maintain the same strokes while writing any digit
repeatedly, etc. In addition to that, the structural complexities of the digits
of a particular language may lead to ambiguous scenarios of HDR. Over the
years, researchers have developed numerous offline and online HDR pipelines,
where different image processing techniques are combined with traditional
Machine Learning (ML)-based and/or Deep Learning (DL)-based architectures.
Although evidence of extensive review studies on HDR exists in the literature
for languages, such as: English, Arabic, Indian, Farsi, Chinese, etc., few
surveys on Bengali HDR (BHDR) can be found, which lack a comprehensive analysis
of the challenges, the underlying recognition process, and possible future
directions. In this paper, the characteristics and inherent ambiguities of
Bengali handwritten digits along with a comprehensive insight of two decades of
the state-of-the-art datasets and approaches towards offline BHDR have been
analyzed. Furthermore, several real-life application-specific studies, which
involve BHDR, have also been discussed in detail. This paper will also serve as
a compendium for researchers interested in the science behind offline BHDR,
instigating the exploration of newer avenues of relevant research that may
further lead to better offline recognition of Bengali handwritten digits in
different application areas.
- Abstract（参考訳）: Handwriting Digit Recognition (HDR) は、光学文字認識(OCR)分野において最も困難なタスクの1つである。
言語に反し、HDRには固有の課題がいくつかあるが、それは主に個人間での筆記スタイルのバリエーション、中・環境の書き方、数字を繰り返し書きながら同じストロークを維持できないことなどが原因である。
さらに、特定の言語の桁の構造的複雑さは、HDRの曖昧なシナリオにつながる可能性がある。
研究者たちは長年にわたり、さまざまな画像処理技術と従来の機械学習(ML)ベースの/またはディープラーニング(DL)ベースのアーキテクチャを組み合わせた、オフラインおよびオンラインのHDRパイプラインを数多く開発してきた。
hdrに関する広範なレビュー研究の証拠は、英語、アラビア語、インド語、ファルシ語、中国語など言語に関する文献に存在しているが、ベンガルhdr(bhdr)に関する調査はほとんど見られず、課題の包括的分析、基盤となる認識過程、将来の方向性を欠いている。
本稿では,ベンガル手書き数字の特徴と固有曖昧さと,20年間の最先端データセットの包括的洞察とオフラインBHDRへのアプローチについて分析した。
さらに、BHDRを含む実生活のアプリケーション固有の研究も詳細に議論されている。
本論文は, オフラインBHDRの背後にある科学に関心を持つ研究者のコンペディションとして機能し, さまざまなアプリケーション領域におけるベンガル手書き桁のオフライン認識の向上につながる可能性のある, 関連研究の新たな道筋を探究する。
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